算法时间复杂度
定义:在进行算法分析时,语句总度执行次数T(n)是关于问题规模n的函数,进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度,记作:T(n) = O(f(n))。它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称为时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。
(执行次数 == 时间)
推导大O阶方法
· 用常数1取代运行时间中的所有加法常数。
· 在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项。
· 如果最高阶项存在且不是1,则去除与这个项相乘的常数。
算法的空间复杂度
定义:算法的空间复杂度通过计算算法所需的存储空间实现,算法的空间复杂度的计算公式记作:S(n) = O(f(n)),其中n为问题的规模,f(n)为语句关于n所占存储空间的函数。
当直接要让我们求"复杂度"时,通常指的是时间复杂度。
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